“大数据”视角下商业银行管理优化探索

黄 聪 陈晓雁

随着我们的生活进入信息时代，数据正在迅速膨胀并呈现出几何级数的增长，数据决定着商业银行的未来发展。进入2012年，一个新名词——“大数据”（Big Data），迅速成为全球的热点，毫无疑问，大数据时代已经到来。对于商业银行来说，数据的重要性已经成为业界的共识。在“大数据时代”，商业银行所面临的竞争不仅仅来自于同行业内部，外部的挑战也日益严峻。互联网、电子商务等新兴企业在产品创新能力、市场敏感度和“大数据”处理经验等方面都拥有明显的优势，一旦涉足金融领域，将对银行形成较大的威胁。对于银行来讲，要拥有强大的“大数据”处理能力，才能使数据真正成为核心竞争力。

一、大数据的概念

随着互联网、社交网络、移动互联网、传感器和物联网的普及与发展，数据呈现爆发式增长，大数据时代正式到来。世界著名咨询公司麦肯锡在2011年6月份发布的关于大数据的详细报告《Big data:The next frontier for innovation,competition,and productivity》中（即“大数据：创新，下一个前沿领域竞争和生产力”）给出大数据的定义：无法在可容忍的时间内用传统IT技术和软硬件工具对其进行感知、获取、管理、处理和服务的数据集合。

大数据的特点，可以用4V概括。即 Volume(数据量大)、Variety（数据类型多）、Velocity（实时分析）、Value（价值巨大但密度很低）。近些年，计算机技术的蓬勃发展使得数据的容量(Volume)呈指数型增长，而文本、图像、视频以及由工业传感器获取的机器数据，更是增加了数据种类的复杂度(Variety)，因而需要丰富的机器学习及数据挖掘的知识才能挖掘出深层次的价值(Value)。加之商业世界的机会转瞬即逝，以天、周、月为周期的传统分析早已无法满足现实的需求，实时分析数据(Velocity)，从而及时捕捉商机，以便适时采取行动是如今企业赢得市场的关键。

二、大数据背景下商业银行的挑战

在大数据时代，一些互联网企业凭借着海量用户数据的积累，挖掘出用户在金融服务方面的需求和偏好，开始向用户提供诸如移动支付、小额贷款等便捷金融服务，如腾讯打通旗下财付通和微信的应用通道，用户可以直接通过微信扫描二维码的方式付款，并享有一定优惠；而阿里巴巴旗下的阿里金融则以其无抵押无担保、申请流程便捷等特点受到小微企业和个人创业者的青睐，业务规模增长迅猛。

市场人士把互联网企业从事金融业务的行为称为互联网金融。对比商业银行，互联网金融企业的优势更加明显：

（一）便捷

互联网企业关注用户体验，在快节奏的现代社会，用户需要的是方便快捷的服务。和阿里金融根据客户的交易信息，借助数据分析技术，能快速、准确地完成客户信用评价，使得申请贷款的会员最快一天就能够拿到贷款，节省了大量的成本和时间。相比较而言，商业银行贷款的审批流程要数周，且流程复杂，审批门槛高，对用户而言极不方便。

（二）金融产品定制化

互联网企业存取的数据包括用户历史交易记录、客户交互行为、海关进出明细等，其可为制定精准营销和个性化服务提供数据支撑。而商业银行的数据库中只存储着用户的基本身份信息及资金流向，数据价值不大，存在较大程度的数据缺口。

（三）风险相对可控

互联网金融企业凭借用户历史交易记录对客户的信贷风险进行控制，较好地处理各种风险，使借贷风险处于可控水平。这为在更大程度上开展金融服务奠定了基础。

互联网金融虽未能从根本上撼动商业银行的地位，却引发了商业银行对如何在已有业务基础上，融入大数据技术不断推进业务创新的思考。客观地说，当前商业银行对于传统的结构化数据的挖掘和分析是处于领先水平的，但一方面，商业银行对于多种异构数据的分析是难以处理的，仍存在信息孤岛现象。如，银行有客户的资金往来的信息、网页浏览的行为信息、服务通话的语音信息及营业厅、ATM的录像信息，但除了结构化数据外，其他数据无法进行分析，更谈不上对多种信息进行综合分析。另一方面，银行对现有数据的挖掘仍有待提高。银行传统的数据库信息量并不丰富和完整，如客户信息，银行拥有客户的基本身份信息，但客户其他的信息，如性格特征、兴趣爱好、生活习惯、行业领域和家庭状况等却是银行难以准确掌握的；也就是说，在“大数据时代”，银行的数据挖掘和分析能力严重不足。

三、商业银行开展大数据管理的意义

麻省理工学院的Brynjolfsson教授曾形容说，大数据将成为观察人类自身行为的“显微镜”，将再次扩大人类科学的范围，推动人类知识增长，引领新的经济繁荣。可见，大数据赋予了企业对客户更为全面、深刻的洞察力，带来经济发展的新浪潮，商业银行顺势而为，开展大数据管理极具意义。

（一）提高服务质量，提升用户体验

在中国的人口红利正在消失，劳动人口比重趋于下降的大环境下，商业银行呼叫中心这种传统劳动密集型行业应向技术密集型、知识密集型行业转型。使用大数据技术，商业银行就可以将某些常规查询业务，如用户每笔交易额信息、每月还款信息等，由人工服务转为机器自动回复。用机器代替人类处理这些常规琐碎的回复业务，一方面能降低银行的运营成本，在经营成本不断上升的环境下保持竞争优势；另一方面能极大提高银行的服务质量，因为不惧烦琐、不会情绪化行事的机器更能高效、无误地做好重复性工作。

研究表明，忠诚顾客及其带来的盈利与其用户体验有密切关系。面对日益激烈的市场竞争，商业银行在提升自身服务质量的同时，应以用户为中心，提升用户体验，从而获得可持续的竞争优势。世界建筑大师格罗培斯，曾根据游客在草地上踩出的痕迹铺设出“最具人性化的路径”。使用大数据技术提升用户体验也是同样道理，基于用户在银行网页使用软件的行为数据，挖掘用户习惯与需求，实现“千人千面”的用户个性化页面定制，进而达到提升用户体验和顾客满意度的目的。

（二）强化声誉管理，维护企业形象

用户在社交网络、社区对企业产品和服务的讨论形成的网络口碑，具有波及范围大、传播速度快的特点，对消费者信息搜寻、购买决策以及态度的形成和变化有重大影响。因此，防止并及时处理关于企业的负向口碑对企业而言尤为重要。使用大数据技术，实时监控社交媒体上用户对企业的评论，并采用自然语音处理技术对用户评论的情感极性进行分类，快速判断用户对银行业务的实时响应情况，发现消极评价，及时与用户互动，进行正确补救。基于此，不仅能够极大地降低客户流失率，还能树立一种“用户至上”的企业形象，进而吸引更多的潜在客户。

（三）优化核心业务，提高银行竞争力

大数据时代的核心是对非结构化数据的挖掘与分析。银行引入非结构化数据和新的分析技术不仅能弥补自身的数据缺口，提高数据分析能力，提升企业的核心竞争力，成为行业的领军者，更能有效应对来自互联网企业进军金融业的挑战，与其形成竞争态势。因此，银行可以通过与电商平台合作或是自身建立电商平台的方式来弥补数据缺口。在此基础上，根据全面的客户历史信息，借助数据分析技术，准确分析出客户的信用程度，进而优化贷款业务的效率，加速贷款市场的扩张。更为重要的是，银行拥有客户资金流向等信息，便能实时监控客户贷款使用情况，从而进一步降低风险。

四、商业银行借力大数据实现管理提升的路径

大数据时代，使得金融行业处于一个新的起跑线上。商业银行应整合企业内外部数据，吸引优秀人才，打造高端数据分析团队，在整个企业内部形成“让数据说话、用数据决策”的企业文化。这样银行才能借力大数据实现成功转型，获得可持续的竞争优势。

（一）进一步优化整合大数据

商业银行通过大数据获取价值，最先应实现企业内部不同部门间结构化数据、结构化与非结构化数据、企业内部与外部不同类型、不同来源数据的整合，尤其是与第三方企业实现数据合作，共享数据资源。数据的整合一方面能让原本相互分离的部门更加容易获取相关数据，大大减少搜索和处理的时间，提高办公效率。另一方面它能消除存储的冗余、减少噪音，完成数据清洗工作，从而为后续的数据分析工作提供支持。此外，利用全面的用户数据，有助于商业银行发现每一个用户的消费习惯，从而形成对用户新的认知和理解。

（二）吸引优秀人才，打造高端数据分析团队

实现大数据价值的重要制约因素是人才。这些企业迫切寻找的人才称为数据科学家。目前还没有对数据科学家的严格定义，且融合“熟悉计算机编程、有处理大规模数据集的经验、良好的沟通能力、有足够的领域知识解读数据的商业内涵”等技能于一身的复合型人才少之又少，这给商业银行招聘相关人才带来了一定的挑战。如何打造高端数据分析团队，笔者认为，商业银行首先应设置丰厚的薪酬待遇，吸引业界数据分析人才骨干，并以这些人才为中心打造数据分析团队。其次，在人才缺乏情况下，可以把统计学、计算机、数学等相关背景的人才培养成数据科学家。

（三）培养以数据和事实为导向的企业文化

大数据不仅仅是技术层面的应用实施，更需要人们改变心智模式，意识到数据驱动能带来更好的决策。企业决策的传统模式是由CEO或者其他高管凭借个人直觉和智慧做出来的，但在全球竞争日益激烈，不确定性因素持续增加的行业环境中，企业应“低成本，高效率”地开展业务并在战略决策上少犯错误。这就要求企业应广泛推行以数据和事实为导向的决策文化。

最新的研究表明，单靠人或者靠计算机做出的决策都不是最佳方案；人机结合才是最佳方式，而根据情景的不同，给予计算机预测的结论以不同权重是最佳的实践。因此培养以数据和事实为导向的企业文化对应用大数据实现转型的企业至关重要。企业高层领导者应识别大数据在企业管理中的战略作用，并推动以数据为驱动的决策文化，方能最大化大数据的效用。

（四）强化法律意识，提高信息安全

随着大数据的价值越发凸显，用户隐私、知识产权等问题越发受到关注。大数据对商业银行的发展来说是机遇，但也带来一定的风险。因此，商业银行应权衡数据隐私的保护和数据隐私应用之间的关系，强化员工的法律意识，要求其在数据分析过程中，注重数据收集和提取的合法性，避免侵犯用户隐私，防止企业陷入法律纷争和诉讼中。此外，大数据被誉为“21世纪的石油”，是企业的核心资产。商业银行作为金融企业，其数据资产对银行本身甚至整个国民经济都有着重要影响，一旦被盗取，银行将面临着巨大的风险，如知识产权风险、运营风险、社会和商誉风险等。因此，商业银行应将对数据资产的保护从传统的IT部门上升到整个企业级别的行为，构建自动化安全系统，全面监测和防御网络安全，防止数据被外界盗用。